2026清华登Science：AI加速药物筛选效率百万倍
1月9日，IT之家报道，清华大学2026年首篇《科学》期刊论文正式发表。这篇论文由清华大学智能产业研究院的兰艳艳教授团队，联合生命学院、化学系的研究力量，创新研发了名为DrugCLIP的人工智能驱动超高通量药物虚拟筛选平台。
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迄今为止，人类针对靶向药物的探索，仅覆盖了人体内全部可能成药靶点的约10%。面对数以万计的潜在靶点，如何在广阔的化学空间中快速筛选出苗头化合物，已成为该领域发展的关键瓶颈。
DrugCLIP平台在筛选速度上相较传统方法实现了百万倍的提升，同时在预测准确率方面也取得了显著突破。
基于DrugCLIP实现超高分辨率全基因组虚拟筛选
依托这一平台，研究团队首次完成了覆盖人类基因组规模的药物虚拟筛选，范围涵盖约1万个蛋白质靶点、2万个蛋白质口袋，分析筛选了超过50亿个类药小分子，最终富集出超过200万个潜在活性分子，构建了目前已知规模最大的蛋白质-配体筛选数据库。该数据库现已面向全球科研社群免费开放。
北京时间1月9日，这项研究以《深度对比学习实现基因组级别药物虚拟筛选》为题，在线发表于《科学》杂志。
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